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针对现有电子商务中农产品个性化推荐方案精度较低的问题，提出一种基于潜在类回归模型（latent—classregression model，简称LCRM）和组群偏好的个性化推荐方案。首先，收集农产品的评价信息，进行预处理，提取出每个评价者的特征一意见值对。然后，利用LCRM根据整体与特征评价，将具有相同爱好的评价者进行分组，构建组群偏好，并计算单个评价者的偏好。最后，通过计算用户与组群偏好的相似度来定位组群，通过计算用户与该组群中评价者偏好的相似度来定位农产品，最终列出推荐表。结果表明，该方案能够准确为用